Entwicklung neuartiger Werkzeuge für die Anwendung der Argumentation in der Verhaltensökonomie

Kaufentscheidungen von Verbrauchern können als eine Form präferenzbasierten menschlichen Denkens betrachtet werden. Es gibt zwei große Denkschulen zum Thema Präferenz. Während der Mentalismus behauptet, dass Präferenzen den wahren mentalen Zustand einer Person widerspiegeln, ist der Behaviorismus die Ansicht, dass Präferenzen als mathematisches Konstrukt betrachtet werden.

Laut Behavioristen sind die Taten und nicht die Worte eines Menschen ausschlaggebend für die Bestimmung seiner Vorlieben. Ökonomen fördern diese Verhaltenspräferenz von Verbrauchern mit der Revealed Preference Theory (RPT), auch Verbrauchertheorie genannt.

Da das Denken eine Rolle bei der Präferenz spielt, ist es aufschlussreich, RPT auf künstliche Intelligenz (KI) zu übertragen, die derzeit vom Mentalismus diktiert wird.

Mit dieser Voraussicht haben Professor Van-Nam Huynh vom Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST) und Assistenzprofessor Nguyen Duy Hung vom Sirindhorn International Institute of Technology der Thammasat-Universität, Thailand, kürzlich die Verbrauchertheorie mithilfe von Argumentation auf KI-Schlussfolgerungen verallgemeinert – a Art von Argumentation, die sich vom Prozess des Austauschs von Argumenten zwischen Menschen inspirieren lässt, um im täglichen Leben zu Schlussfolgerungen zu gelangen.

In einem Artikel veröffentlicht in der International Journal of Approximative ReasoningDie Forscher stellen die theoretischen Grundlagen und analytischen Werkzeuge für praktische Anwendungen der Argumentation bei der Analyse von Verbrauchermentalität und -verhalten vor.

Prof. Huynh hebt die Neuheit ihrer Arbeit hervor: „Dieser Artikel verbindet zwei Forschungsrichtungen: KI-argumentbasiertes Denken und Verhaltensökonomie. Insbesondere werden die Beziehungen zwischen ökonomischen Rationalitäten und Argumentationssemantik, zwischen Verbraucherpräferenz und KI-Agentenpräferenz untersucht. und zwischen dem Kaufverhalten des Verbrauchers und dem Argumentationsverhalten des KI-Agenten.“

In dieser Arbeit sind die Beiträge der Forscher dreifach. Sie entwickelten zunächst ein RPA-Framework (Revealed Preference Argumentation). Die Forscher argumentierten, dass die bestehenden Rahmenbedingungen von der gegensätzlichen mentalistischen Interpretation der Präferenz bestimmt werden. Sie rekonstruierten und vereinheitlichten damit zwei Hauptansätze von RPT in Bezug auf die Argumentation und zeigten, dass RPT-basierte Verbraucheranalysen, einschließlich verschiedener Rationalitätsprüfungen eines Verbraucherverhaltens und Extrapolationen solcher Verhaltensweisen, als Rechenaufgaben in RPA interpretiert werden können.

Anschließend haben die Forscher Mentalismus und Behaviorismus erfolgreich integriert, um ein IPA-Framework (Integrated Preference Argumentation) vorzustellen. Sie stellten fest, dass RPA lediglich ein Sonderfall von IPA mit lediglich „offenbarter“ Präferenz ist. Diese Feststellung ist besonders wichtig, da bestehende präferenzbasierte Argumentationsrahmen als IPA-Rahmen mit nur „angegebener“ Präferenz dargestellt werden.

Schließlich entwickelten die Forscher umfassende IPA-Algorithmen und stellten deren Genauigkeit und Terminierung für eine allgemeine Klasse von IPA-Frameworks rigoros fest. Die Forscher implementierten die Algorithmen erfolgreich in Prolog – einer logischen Programmiersprache im Zusammenhang mit KI und Computerlinguistik – und erhielten eine IPA-Argumentations-Engine. Anschließend testeten sie das entwickelte Tool zur effektiven Analyse des RPT-basierten Verbraucherverhaltens.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Arbeit bemerkenswerte Fortschritte in einem weitgehend unerforschten Bereich der Verbraucherverhaltensökonomie macht. „Dieses Papier bietet nicht nur eine theoretische und algorithmische Grundlage, sondern auch Entwicklungswerkzeuge für die Anwendung von Argumentation in der Verhaltensökonomie bei Analysen des Verbraucherverhaltens wie Rationalitätsprüfungen, Wiederherstellungen von Verbraucherpräferenzen und Verhaltensextrapolationen“, bemerkt Prof. Huynh.